I. Arbués Lombardía, C. Casaseca Polo, R. Ledo Arias, S. Rama García
Hay dos contrastes muy conocidos para comparar la capacidad predictiva de un conjunto de modelos con uno de referencia: el Reality Check de White (2000) y el test de Capacidad Predictiva Superior de Hansen (2005). Aquí generalizamos estos contrastes para el caso en el que se comparan dos conjuntos de modelos. Comprobamos mediante simulación que la generalización del contraste de Hansen es más potente que la del de White. Estos contrastes se pueden usar para detectar causalidad de Granger. Para contrastar si X causa Y, tomamos el conjunto de modelos que no usan X para predecir Y y lo comparamos con los que sí emplean X. La hipótesis nula es que el mejor modelo del primer conjunto es al menos tan bueno para predecir como el mejor del segundo. Aplicamos esto a las relaciones entre el desempleo y la inflación y entre los pedidos industriales y la producción. Así vemos que el contraste de Hansen generalizado indica causalidad para los datos de EEUU, pero no para Francia y España.
Palabras clave: series temporales, contrastes de capacidad predictiva, bootstrap
Programado
VA1 JEP-Investigación metodológica en estadística pública 2
20 de abril de 2012 09:00
Salón Madrid
